# coding: utf-8

import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图的matplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt

# 实验1 
# 1、计算每天的涨跌幅：(close - open) / preclose，输出日期、涨跌幅到CSV文件
# 2、计算涨幅大于2%的天数
# 3、计算跌幅大于2%的天数
# 4、当日跌幅大于2%时，收盘时全仓买入指数，下一个交易日收盘时全仓卖出，计算该策略的总收益率
# 读取数据 
index_df = pd.read_csv('../data/sh_000001_20200101_20230901.csv')
open_arr = np.array(index_df['open'])
close_arr = np.array(index_df['close'])
preclose_arr = np.array(index_df['preclose'])






# 实验2
# 1、将0、错误值、空值使用前值填充
# 2、将index和stock数据中的"open"列按照"date"列进行merge（以index表为主要的索引）
# 3. 将index和stock进行归一化， 绘制成图片
# 读取数据
index_df = pd.read_csv('../data/sh_000001_20230101_20230901.csv')
stock_df = pd.read_csv('../data/sh_600519_20230101_20230901_dirty.csv')
stock_df['open'] = stock_df['open'].astype('float')
# merge结果：merge_df，包括date,index_open，stock_open三列

# 绘图，并保存
#plt.plot(x, y)
#plt.savefig('test.png')